[发明专利]基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202010588072.8 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111813893B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 许国良;顾桐;洪岩;韩茂林;王铎;雒江涛;代朝东 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/951;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言处理、情感分析领域，特别涉及一种基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备，方法包括采集房地产网络舆情数据，并对舆情数据进行预处理；构建一个融入变分信息瓶颈的深度多通道神经网络；利用相关领域中大量的标注数据对网络进行预训练；通过迁移学习的方式，使用少量已标注的舆情数据对预先建立的网络进行微调；在所述迁移后的网络上对未标注的房地产舆情数据进行情感倾向分析，并获得最终的房地产市场情绪分析结果；本发明将深度迁移学习与房地产网络舆情进行结合，能够准确分析房地产市场情绪，从而为有关部门的政策制定、公司企业的决策部署以及个体消费者的投资规划，提供参考和指引。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 房地产 市场分析 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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